Cómo calcular el margen de error

Muchas veces encuestas políticas y otra aplicaciones de estadísticas declare sus resultados con un margen de error. No es raro ver que una encuesta de opinión establece que hay apoyo para un tema o candidato en un cierto porcentaje de encuestados, más y menos un cierto porcentaje. Es este término más y menos el margen de error. Pero, ¿cómo se calcula el margen de error? Para muestra aleatoria simple de una población suficientemente grande, el margen o error es realmente solo una reexpresión del tamaño de la muestra y el nivel de confianza que se utiliza.

En lo que sigue utilizaremos la fórmula para el margen de error. Planificaremos el peor de los casos posibles, en el que no tenemos idea de cuál es el verdadero nivel de apoyo de los problemas en nuestra encuesta. Si tuviéramos alguna idea sobre este número, posiblemente a través de datos de encuestas anteriores, terminaríamos con un margen de error menor.

La fórmula que usaremos es: mi = z_α/2/ (2√ n)

La primera información que necesitamos para calcular el margen de error es determinar qué nivel de confianza deseamos. Este número puede ser cualquier porcentaje inferior al 100%, pero los niveles de confianza más comunes son 90%, 95% y 99%. De estos tres, el nivel del 95% se usa con mayor frecuencia.

Si restamos el nivel de confianza de uno, obtendremos el valor de alfa, escrito como α, necesario para la fórmula.

El siguiente paso para calcular el margen o error es encontrar el valor crítico apropiado. Esto está indicado por el término z_α/2 en la fórmula anterior Como hemos asumido una muestra aleatoria simple de una gran población, podemos usar el distribución normal estándar de z-puntuaciones.

Supongamos que estamos trabajando con un nivel de confianza del 95%. Queremos buscar el z-Puntuación z *para el cual el área entre -z * y z * es 0.95. De la tabla, vemos que este valor crítico es 1.96.

También podríamos haber encontrado el valor crítico de la siguiente manera. Si pensamos en términos de α / 2, dado que α = 1 - 0.95 = 0.05, vemos que α / 2 = 0.025. Ahora buscamos en la tabla para encontrar el z-punta con un área de 0.025 a su derecha. Terminaríamos con el mismo valor crítico de 1.96.

Otros niveles de confianza nos darán diferentes valores críticos. Cuanto mayor sea el nivel de confianza, mayor será el valor crítico. El valor crítico para un nivel de confianza del 90%, con un valor α correspondiente de 0,10, es 1,64. El valor crítico para un nivel de confianza del 99%, con un valor α correspondiente de 0.01, es 2.54.

El único otro número que necesitamos para usar la fórmula para calcular el margen de error es el tamaño de la muestra, denotado por norte en la formula Luego tomamos la raíz cuadrada de este número.

Debido a la ubicación de este número en la fórmula anterior, cuanto mayor sea el tamaño de la muestra que usemos, menor será el margen de error. Por lo tanto, las muestras grandes son preferibles a las más pequeñas. Sin embargo, dado que el muestreo estadístico requiere recursos de tiempo y dinero, existen restricciones sobre cuánto podemos aumentar el tamaño de la muestra. La presencia de la raíz cuadrada en la fórmula significa que cuadruplicar el tamaño de la muestra solo será la mitad del margen de error.

Para dar sentido a la fórmula, veamos un par de ejemplos.

1. ¿Cuál es el margen de error para una muestra aleatoria simple de 900 personas con un 95%?nivel de confianza?
2. Mediante el uso de la tabla tenemos un valor crítico de 1.96, por lo que el margen de error es 1.96 / (2 √ 900 = 0.03267, o aproximadamente 3.3%.
3. ¿Cuál es el margen de error para una muestra aleatoria simple de 1600 personas con un nivel de confianza del 95%?
4. Al mismo nivel de confianza Como primer ejemplo, aumentar el tamaño de la muestra a 1600 nos da un margen de error de 0.0245 o aproximadamente 2.5%.